JP2022023960A - 学習支援システム、学習支援方法およびプログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】学習者が間違えた問題に関連した、学習者にとって適切な問題を、提供すること。【解決手段】第1問題に対する学習者の解答を取得する取得部と、前記解答が正解か否かを判定する解答判定部と、前記解答判定部において不正解と判定された場合、不正解に関する傾向を特定する傾向特定部と、特定された前記不正解に関する傾向に基づいて、前記第1問題に関連する第2問題を所定の手段で特定する学び方モデルを選定する学び方モデル選定部と、選定された前記学び方モデルで特定された前記第2問題を、前記学習者に対して出力する出力部と、を備える。【選択図】図2
Description
本発明は、学習支援システム、学習支援方法およびプログラムに関する。
学習者に対して未習項目を最適学習項目として提供するシステムが開示されている(特許文献1)。
特許文献1に記載されている発明は、学習者側通信端末から管理サーバにキーワードとなるデータを送信する。管理サーバは、当該キーワードに基づいて、文書データベースに記憶されている文書の中から所定の類似度の文書を抽出し、学習範囲を画定する。さらに、管理サーバは、学習側通信端末において入力されたデータに基づいて、当該学習範囲の中から、未習項目と推定される項目を最適学習項目として自動生成する。これにより、学習者に対して、最適な学習内容を提示することができる。
しかしながら、特許文献1に記載されている発明では、未習項目に基づいて、学習者に対して出題する学習項目を生成しているが、学習者が所定の問題に対して不正解であった場合、その結果を考慮した出題がなされないため、見直し学習ができない虞があった。
本発明はこのような課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、学習者が間違えた問題に関連した、学習者にとって適切な問題を提供することにある。
上記課題を解決するために本発明に係る学習支援システムは、第1問題に対する学習者の解答を取得する取得部と、前記解答が正解か否かを判定する解答判定部と、前記解答判定部において不正解と判定された場合、不正解に関する傾向を特定する傾向特定部と、特定された前記不正解に関する傾向に基づいて、前記第1問題に関連する第2問題を所定の手段で特定する学び方モデルを選定する学び方モデル選定部と、選定された前記学び方モデルで特定された前記第2問題を、前記学習者に対して出力する出力部と、を備える。
上記課題を解決するために本発明に係る学習支援方法は、コンピュータが、第1問題に対する学習者の解答を取得する取得ステップと、前記解答が正解か否かを判定する解答判定ステップと、前記解答判定ステップにおいて不正解と判定された場合、不正解に関する傾向を特定する傾向特定ステップと、特定された前記不正解に関する傾向に基づいて、前記第1問題に関連する第2問題を所定の手段で特定する学び方モデルを選定する学び方モデル選定ステップと、選定された前記学び方モデルで特定された前記第2問題を、前記学習者に対して出力する出力ステップと、を実行する。
上記課題を解決するために本発明に係るプログラムは、コンピュータに、第1問題に対する学習者の解答を取得させることと、前記解答が正解か否かを判定させることと、不正解と判定された場合、不正解に関する傾向を特定させることと、特定された前記不正解に関する傾向に基づいて、前記第1問題に関連する第2問題を所定の手段で特定する学び方モデルを選定させることと、選定された前記学び方モデルで特定された前記第2問題を、前記学習者に対して出力させることと、を実現させる。
本発明によれば、学習者が間違えた問題に関連した、学習者にとって適切な問題を、提供することができる。
以下添付図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。説明の理解を容易にするため、各図面において同一の構成要素に対しては可能な限り同一の符号を付して、重複する説明は省略する。
===学習支援システム1===
===学習支援システム1===
図1は、本実施形態における学習支援システム1の一例を示す構成図である。図1に示すように、学習支援システム1は、学習支援サーバ装置10、学習用端末装置20を含む。学習支援システム1では、学習支援サーバ装置10及び学習用端末装置20がネットワークNを介して相互に通信可能に接続される。なお、本実施形態においては、学習支援システム1は複数の装置で構成されるように説明するが、一の装置において実現されてもよく、例えば学習用端末装置20のみで実現されてもよい。
学習支援サーバ装置10は、学習用端末装置20を介して学習者に各種問題を提供する情報処理装置である。また、学習支援サーバ装置10は、学習者が問題に不正解したときに所定の方法で次の問題を選定する各種モデルを格納し、学習用端末装置20を介して学習者に適切な問題を提供する。
学習用端末装置20は、学習支援サーバ装置10から提供された問題をディスプレイに表示して、学習者の各種操作を受け付ける情報処理装置である。学習用端末装置20は、例えば、タブレット端末装置やパーソナルコンピュータにより構成される。なお、学習用端末装置20は、例えば家庭用ゲーム機器(携帯型ゲーム機を含む)、携帯電話機(いわゆるフィーチャーフォン)、スマートフォン(多機能携帯電話機)、携帯情報端末(Personal Digital Assistant)、電子書籍リーダ、その他のコンピュータ機器により構成されてもよい。
ネットワークNは、例えばインターネット等を含む情報処理に係る通信回線又は通信網であり、学習支援サーバ装置10、学習用端末装置20の間で各種情報の送受信可能に構成されていればよい。
以下、学習支援サーバ装置10及び学習用端末装置20の構成につき説明する。
===学習支援サーバ装置10===
===学習支援サーバ装置10===
以下、図2を参照して、学習支援サーバ装置10のハードウェア構成について説明する。図2は、本実施形態に係る学習支援サーバ装置10のハードウェア構成の一例を示す構成図である。図2に示すように、学習支援サーバ装置10は、例えば、CPU(Central Processing Unit)、GPU(Graphical processing unit)等のプロセッサ10a、メモリ10b、HDD(Hard Disk Drive)および/またはSSD(Solid State Drive)等の記憶装置10c、およびネットワークインターフェース10dを備える。また、学習支援サーバ装置10が備える各構成要素10a~10dはバスによってそれぞれ接続されている。
プロセッサ10aは、メモリ10bや記憶装置10cに格納されているプログラムを実行することで、図3以降で詳述するような処理および機能を実現する。メモリ10bは、ROM(Read Only Memory)やRAM(Random Access Memory)を含んでよく、ROMは、ブートプログラムなどのプログラムを記憶する。RAMは、プロセッサ10aのワークエリアとして使用される。記憶装置10cは、プロセッサ10aの制御に応じてデータのリード/ライトを制御してディスクにデータを記憶する。記憶装置10cは、例えば後述する各種テーブルを記憶する。
ネットワークインターフェース10dは、インターネットなどのネットワークNに接続され、該ネットワークNを介して、学習用端末装置20などの外部装置に接続される。そして、ネットワークインターフェース10dは、ネットワークNと学習支援サーバ装置10を実現するコンピュータ装置の内部とのインターフェースをつかさどり、学習支援サーバ装置10を実現するコンピュータ装置と外部装置との間におけるデータの入出力を制御する。
以下、図3を参照して、学習支援サーバ装置10の構成について説明する。図3は、学習支援サーバ装置10の構成の一例を示す構成図である。図3に示すように、学習支援サーバ装置10は、例えば、記憶部11、取得部12、目標点特定部13、問題特定部14、解答判定部15、傾向特定部16、学び方モデル選定部17、出力部18、習熟度更新部19を備える。
記憶部11は、例えば、学び方モデル対応テーブル11a、関連性テーブル11b、習熟度テーブル11cを含んでいてもよい。
図4を参照して、学び方モデル対応テーブル11aについて説明する。図4に示すように、学び方モデル対応テーブル11aは、例えば、学び方モデルを識別する学び方モデルIDなどの適宜な項目を主キーとして、学習者における、「解答内容」、「学習履歴」、「習熟度」などの不正解傾向からなるレコードの集合体である。ここで、例えば、学び方モデルID「01」は、学習内容の関連性を考慮した指導を実現するための第1学び方モデルに対応し、学び方モデルID「02」は、学び方モデルID「02」は、学習内容の関連性と学習者の習熟度を考慮した指導を実現するための第2学び方モデルに対応し、学び方モデルID「03」は、誤答にあわせた指導を実現するための第3学び方モデルに対応し、学び方モデルID「04」は、ヒント型指導を実現するための第4学び方モデルに対応する。第1学び方モデル乃至第4学び方モデルについては詳細に後述する。
図5を参照して、関連性テーブル11bについて説明する。図5に示すように、関連性テーブル11bは、例えば、所定の単元における複数の問題の集合であるユニットを識別するユニットIDなどの適宜な項目を主キーとして、問題間の関連性を示す「関連性」などからなるレコードの集合体である。
図6を参照して、習熟度テーブル11cについて説明する。図6に示すように、習熟度テーブル11cは、例えば、学習者を識別する学習者IDなどの適宜な項目を主キーとして、ユニットID、習熟度などからなるレコードの集合体である。
取得部12は、学習用端末装置20などの外部装置から各種情報を取得する。また、取得部12は、例えば、目標点に関する目標点情報、所定の問題に対する学習者の解答に関する解答情報などを取得する。
目標点特定部13は、例えば、所定の問題(又はテスト)に対して学習者(又は管理者)が目標とした点数を示す「目標点」を特定する。
問題特定部14は、例えば、目標点と、所定の問題(又はテスト)に対する、学習者の採点結果(解答結果)と、に基づいて問題を特定する。具体的には、問題特定部14は、目標点が「80点」の場合、学習者が所定の問題(テスト)に対して、採点結果「80点」以上のとき、標準的な難易度の問題(テスト)を特定し、採点結果「80点未満」のとき、標準的な難易度よりも低い難易度の問題(テスト)を特定する。これにより、学習者に適切な難易度の問題を出題できるため、学習者の学習意欲を向上させ、学習効率を向上できる。
解答判定部15は、例えば、解答情報に基づいて所定の問題に対する解答者の解答が正解か否かを判定する。
傾向特定部16は、例えば、解答判定部15において、所定の問題(以下、「第1問題」という。)に対する学習者の解答が不正解と判定された場合、不正解に関する傾向(以下、「不正解傾向」という。)を特定する。「不正解傾向」とは、例えば、学習者の第1問題への「解答内容」、学習者の「学習履歴」、又は学習者の「習熟度」のうち少なくともいずれか一つに基づいて特定される、学習者の解答が不正解となる傾向である。
「解答内容」とは、例えば、多岐選択問題においてどの選択肢を選択したかということや、記述式問題においてどのような内容の解答を記載したかということなどである。傾向特定部16は、例えば、当該解答内容に基づき第1問題に関する理解度を特定し、その特定した結果を不正解傾向として学び方モデル選定部17に提供する。
「学習履歴」とは、例えば、過去において解答した問題(単元やユニットを含む)、その正誤、これまでの学習時間、所定の時間内(直前期)における学習時間などである。傾向特定部16は、例えば、当該学習履歴に基づき過去において学習者が同様の間違いをしたか否か、又、間違えた頻度などを特定し、その特定した結果を不正解傾向として学び方モデル選定部17に提供する。
「習熟度」とは、例えば、第1問題に関連する問題(単元やユニットを含む)の習熟の度合いを示す指標である。習熟度は、例えば、第1問題に類似する問題に対する過去の正答履歴や解答回数などに基づき算出される。傾向特定部16は、当該習熟度を不正解傾向として学び方モデル選定部17に提供する。
具体的に述べると、傾向特定部16は、例えば、英語の文法問題において、学習者が過去進行形に関する問題を正解しなかった場合、過去進行形の学習内容と関係する学習内容(例えば過去形や現在進行形など)を特定する。そして、傾向特定部16は、特定された学習内容について、過去の正答履歴を分析する。傾向特定部16は、過去の正答履歴を分析した結果に基づいて、過去進行形の学習内容を理解するうえで、学習者における阻害要因がないか分析する。これにより、傾向特定部16は、不正解傾向を特定することができる。
学び方モデル選定部17は、不正解傾向に基づいて、学び方モデルを選定する。「学び方モデル」とは、例えば、第1問題に関連する問題(以下、「第2問題」という。)を、所定の手法により特定するモデルである。すなわち、学習支援システム1においては、学習者が第1問題に不正解すると、学習者に対して即時に第2問題を提供する。これにより、学習者の学習効率が向上する。
学び方モデル選定部17は、例えば、学び方モデル対応テーブル11aを参照して、不正解傾向に対応する学び方モデルを選定してもよい。この場合、学び方モデル選定部17は、例えば、学び方モデル対応テーブル11aの「解答内容」、「学習履歴」、「習熟度」の少なくともいずれかに対応する「学び方モデルID」を特定して、それに対応する学び方モデルを選定する。
なお、学び方モデル選定部17は、例えば、不正解傾向と、それに対して適切な学び方モデルと、で学習された学習済みモデル(不図示)に、不正解傾向を入力することで、適切な学び方モデルを選定してもよい。また、学び方モデル選定部17は、予め定められた学び方モデルを選定してもよい。
以下、学び方モデル選定部17において選定される学び方モデル(第1学び方モデル~第4学び方モデル)の詳細について説明する。なお、以下に示す学び方モデルは一例を示すものであり、これらに限定されない。
第1学び方モデルは、例えば、第1問題と所定の問題との関連性に関する情報に基づいて、第2問題を特定するモデルである。「関連性」とは、第1問題と所定の問題とが単元の観点や具体的問題内容の観点で、どの程度、強い関連性を有しているかを示す指標である。例えば、図5において、問題ID「0001」の問題に対して問題ID「1001」の問題につき、関連性の強い「A」が示されている。第1学び方モデルは、不正解であった第1問題に関連性が高い問題を、第2問題として特定する。これにより、学習者が不正解した直後に、学習者に対して最適な類題を提供できるため、学習効率を向上できる。
また、第1学び方モデルは、例えば、過去において、不正解した問題と当該問題の後に学習者に対して出題された問題とのセットと、その後の学習者の学習履歴と、に基づいて学習された学習済みモデル(不図示)を含むモデルであってもよい。この場合、第1学び方モデルに、不正解した第1問題を入力すれば、学習者にとって学習効果が高い第2問題が出力される。記憶部11は、図5に示すテーブルを有しなくてもよい。これにより、統計的処理によって、学習者に対して最適な類題を提供できるため、学習効率を向上できる。
第2学び方モデルは、例えば、第1問題と所定の問題との関連性に関する情報と、図6を参照して特定された学習者の習熟度と、に基づいて、機械学習により、第2問題を特定するモデルである。これにより、学習者の習熟度に応じた第1問題に関連が深い問題を、第2問題として選定できるため、学習効率を向上できる。
第3学び方モデルは、例えば、第1問題が多岐選択問題である場合、学習者が選択した第1問題の選択肢に応じて第2問題を特定するモデルである。具体的には、第3学び方モデルは、例えば、各問題における不正解である各選択肢に対して復習に適当な問題を対応付けて格納し、学習者が選択した選択肢に対応する問題を、第2問題として特定する。これにより、適切な復習を提供できるため、学習効率を向上できる。
第4学び方モデルは、例えば、学習者による第1問題に関するヒントを要求する操作に応じて第2問題を特定するモデルである。具体的には、学習者が、学習用端末装置20の表示部に表示される、第1問題に関するヒントを要求可能なオブジェクトを選択したときに、第4学び方モデルは、記憶部11に格納されている所定のテーブル(不図示)を参照して、当該第1問題に対応する第2問題を特定する。これにより、学習者に対してヒントに相当する問題を提供することにより、学習者の学習を促進できるため、学習効率を向上できる。
出力部18は、例えば、選定された学び方モデルで特定された第2問題を学習用端末装置20に出力する。学習者は、学習用端末装置20を介して第2問題について解答する。これにより、学習支援システム1は、学習者に対して不正解(つまずき)に応じた適切な問題を即時に提供可能となるため、学習者の学習効率を向上できる。
習熟度更新部19は、例えば、第1問題に対する学習者の解答、又は第2問題に対する学習者の解答の少なくともいずれかに基づいて、学習者の習熟度を更新する。例えば、問題に対する学習者の正答履歴に基づいて、ユニットごとに設定される習熟度を更新する。例えば、学習者が第1問題に正解した場合、第1問題が含まれるユニットの習熟度を高め、学習者が第1問題に正解しない場合、第1問題が含まれるユニットの習熟度を低める。これにより、学習者に対して習熟度に応じた問題を提供することができるため、学習者の学習効率を向上できる。
===学習用端末装置20===
===学習用端末装置20===
次に、学習用端末装置20について説明する。学習用端末装置20のハードウェア構成(不図示)は、学習支援サーバ装置10のハードウェア構成に対して、例えば、入力操作を受け付ける入力デバイスと、情報の出力を行う出力デバイスとを加えた構成である。入力デバイスは、例えば、タッチパネル、マイク、キーボード、および/またはカメラであってよい。出力デバイスは、例えば、ディスプレイおよび/またはスピーカーであってよい。学習支援サーバ装置10と同様の構成についてはその説明を省略する。
ディスプレイは、画面を発光させて画像を映し出す表示装置である。ディスプレイは例えば液晶ディスプレイ、有機ELディスプレイなどである。
タッチパネルは、ディスプレイに積層され、操作位置に応じた信号をプロセッサ10aに対して出力する。タッチパネルは、たとえば抵抗膜方式や静電容量方式、音響パルス認識方式、超音波表面弾性波方式、赤外遮光方式、画像認識方式など公知の各種の方式のものを用いることができる。
マイクは、アナログデータとして入力された話者の声をアナログ/デジタル変換し、デジタル形式の音声データを生成する。
スピーカーは、例えば、音読メニューの実行時にデジタル形式の音声データをデジタル/アナログ変換し、アナログ形式の音声データに基づいて、スピーカーコーンにおけるコイルに通電するなどして音声を出力する。
カメラは、タッチパネルの操作によって撮像対象を撮像し、画像データを生成する。生成された画像データは、メモリ10bなどに記憶される。
以下、図7を参照して学習用端末装置20の構成について説明する。図7は、学習用端末装置20の構成の一例を示す構成図である。図7に示すように、学習用端末装置20は、例えば、取得部21、記憶部22、問題表示部23、解答入力受付部24、解答表示部25を備える。
取得部21は、学習支援サーバ装置10から各種情報を取得する。
記憶部22は、取得部21を介して学習支援サーバ装置10から取得した各種情報を格納する。
すなわち、学習用端末装置20においては、学習支援サーバ装置10から学習者の学習に関する各種情報を取得して、該各種情報を記憶部22に格納し、各部での処理に利用する。なお、学習用端末装置20は、学習支援サーバ装置10から該各種情報を取得せずに、予め該各種情報を記憶していてもよい。以下説明を省略するが、学習用端末装置20は、例えば、所定の期間ごとに学習支援サーバ装置10から各種情報をダウンロードして、ダウンロードした各種情報を記憶部22から適宜取得して利用するものとしてよい。
問題表示部23は、ディスプレイに問題を表示する。
解答入力受付部24は、学習者によって入力された解答を受け付ける。解答入力受付部24は、例えば、学習者がディスプレイのタッチパネルに接触して解答を記入し、プロセッサ10aが当該解答を標準文字に変換する。これにより、解答をディスプレイに表示することができる。
解答表示部25は、学習者によって入力された解答をディスプレイに表示する。解答表示部25は、所定の領域に学習者の手書き入力をプロセッサ10aが解析して標準文字に変換し、当該標準文字を表示する。これにより、学習者に対して手書き学習を提供できるため、学習者の学習効率を向上できる。
===処理手順===
===処理手順===
図8、図9を参照して学習支援サーバ装置10の処理手順について説明する。図8は、学習支援サーバ装置10の処理手順を示すフロー図である。図9は、学習支援サーバ装置10の難易度を特定する処理手順を示すフロー図である。
まず、S101において、学習支援システム1は、目標点を特定し、所定の問題につき、学習者が当該目標点を達成したか否かを判定する。そして、学習支援システム1は、判定結果に対応する難易度の問題を、学習者に提供する。
具体的に説明すると、図9に示すように、S1011において、「目標点」が設定されている状態において、学習者における例えば「チェック問題」の結果、目標点を達成した場合(S1012:YES)、難易度が標準的な「標準問題」を、学習者に提供する問題として特定する(S1013)。一方、学習者における例えば「チェック問題」の結果、目標点を達成できなかった場合(S1012:NO)、難易度が標準よりも低い「基本問題」を、学習者に提供する問題として特定する(S1014)。ここで、「チェック問題」とは、例えば、学習者の現在の学力を図るものであればよく、学習支援サーバ装置10が学習者に対して提供するテストや問題などである。S1013において、「標準問題」を解答した結果、目標点を達成した場合(S1015:YES)、より難易度が高い「挑戦問題」を出題し(S1016)、目標点を達成できなかった場合(S1015:NO)、「基本問題」を出題する(S1017)。S1014において、「標準問題」を解答した結果、目標点を達成した場合(S1018:YES)、より難易度が高い「標準問題」を出題し(S1019)、目標点を達成できなかった場合(S1018:NO)、「基本問題」を出題する(S1020)。
次に、S102において、学習支援システム1は、特定された問題において、第1問題の解答情報を取得する。
次に、S103において、学習支援システム1は、第1問題の解答の正否を判定する。
次に、S104において、学習支援システム1は、第1問題に対する学習者の解答が不正解である場合、不正解傾向を特定する。
次に、S105において、学習支援システム1は、不正解傾向に基づき学習者の学習状態に応じた適切な問題を提供可能な学び方モデルを選定する。
次に、S106において、学習支援システム1は、学び方モデルにより第2問題を選定する。そして、学習支援システム1は、第2問題を学習用端末装置20に出力する。これにより、学習者に対して不正解であった問題に類似する問題を即時に提供されるため、学習者は同様の問題を解答できるようになる。
次に、S107において、学習支援システム1は、ユニットの習熟度を更新する。これにより、適切な第2問題の選定が可能となるため、学習者の学習効率が向上する。
===まとめ===
===まとめ===
本実施形態において、学習支援システム1は、第1問題に対する学習者の解答を取得する取得部12と、解答が正解か否かを判定する解答判定部15と、解答判定部15において不正解と判定された場合、不正解に関する傾向を特定する傾向特定部16と、特定された不正解に関する傾向に基づいて、第1問題に関連する第2問題を所定の手段で特定する学び方モデルを選定する学び方モデル選定部17と、選定された学び方モデルで特定された第2問題を、学習者に対して出力する出力部18と、を備える。本実施形態によれば、学習者が不正解の解答に対して、直ぐに類似問題を提供することで、学習者の学習効率の向上が図れる。
本実施形態において、学習支援システム1の傾向特定部16は、学習者の第1問題への解答内容、学習者の学習履歴、又は学習者の習熟度のうち少なくともいずれか一つに基づいて、不正解に関する傾向を特定する。本実施形態によれば、学習者に応じた不正解の傾向を適切に特定できるため、学習者の学習効率の向上が図れる。
本実施形態において、学習支援システム1の学び方モデルは、第1問題と所定の問題との関連性に関する情報に基づいて第2問題を特定することを含む(第1学び方モデル)。本実施形態によれば、不正解であった第1問題との関連性を考慮した第2問題を特定できるため、学習者の学習効率の向上が図れる。
本実施形態において、学習支援システム1の学び方モデルは、第1問題と所定の問題との関連性に関する情報と、学習者の習熟度と、に基づいて、第2問題を特定することを含む(第2学び方モデル)。本実施形態によれば、不正解であった第1問題との関連性に加えて、習熟度をも考慮した第2問題を特定できるため、学習者の学習効率の向上が図れる。
本実施形態において、学習支援システム1の学び方モデルは、学習者が選択した第1問題の選択肢に応じて第2問題を特定することを含む(第3学び方モデル)。本実施形態によれば、選択式問題に対して適切な第2問題を選定できるため、学習者の学習効率の向上が図れる。
本実施形態において、学習支援システム1の学び方モデルは、学習者による第1問題に関するヒントを要求する操作に応じて第2問題を特定することを含む(第4学び方モデル)。本実施形態によれば、ヒントに代えて解法を学ぶために適切な問題を提供することで、学習者の学習効率の向上が図れる。
本実施形態において、学習支援システム1は、第1問題に対する学習者の解答、又は第2問題に対する学習者の解答の少なくともいずれかに基づいて、学習者の習熟度を更新する習熟度更新部19をさらに備える。本実施形態によれば、学習者に対して習熟度に応じた問題を提供することができるため、学習者の学習効率を向上できる。
本実施形態において、学習支援システム1は、所定の問題に対する目標点を特定する目標点特定部13と、特定された前記目標点と、所定の問題に対する学習者の解答結果と、に基づいて、第1問題を特定する問題特定部14とをさらに備える。本実施形態によれば、学習者に適切な難易度の問題を出題できるため、学習者の学習効率を向上できる。
以上、本発明の実施形態を説明したが、これは本発明の説明のための例示であって、本発明の範囲をこの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。本発明は、他の種々の実施形態でも実施することが可能である。
1…学習支援システム、10…学習支援サーバ装置、11…記憶部、12…取得部、13…目標点特定部、14…問題特定部、15…解答判定部、16…傾向特定部、17…学び方モデル選定部、18…出力部、19…習熟度更新部、20…学習用端末装置、21…取得部、22…記憶部、23…問題表示部、24…解答入力受付部、25…解答表示部。
Claims (10)
- 第1問題に対する学習者の解答を取得する取得部と、
前記解答が正解か否かを判定する解答判定部と、
前記解答判定部において不正解と判定された場合、不正解に関する傾向を特定する傾向特定部と、
特定された前記不正解に関する傾向に基づいて、前記第1問題に関連する第2問題を所定の手段で特定する学び方モデルを選定する学び方モデル選定部と、
選定された前記学び方モデルで特定された前記第2問題を、前記学習者に対して出力する出力部と、
を備える学習支援システム。 - 前記傾向特定部は、前記学習者の前記第1問題への解答内容、前記学習者の学習履歴、又は前記学習者の習熟度のうち少なくともいずれか一つに基づいて、前記不正解に関する傾向を特定する、
請求項1に記載の学習支援システム。 - 前記学び方モデルは、前記第1問題と所定の問題との関連性に関する情報に基づいて前記第2問題を特定することを含む、
請求項1又は2に記載の学習支援システム。 - 前記学び方モデルは、前記第1問題と所定の問題との関連性に関する情報と、前記学習者の習熟度と、に基づいて、前記第2問題を特定することを含む、
請求項1乃至3のいずれか一項に記載の学習支援システム。 - 前記第1問題は、多岐選択問題であり、
前記学び方モデルは、前記学習者が選択した前記第1問題の選択肢に応じて前記第2問題を特定することを含む、
請求項1乃至4のいずれか一項に記載の学習支援システム。 - 前記学び方モデルは、前記学習者による前記第1問題に関するヒントを要求する操作に応じて前記第2問題を特定することを含む、
請求項1乃至5のいずれか一項に記載の学習支援システム。 - 前記第1問題に対する学習者の解答、又は前記第2問題に対する学習者の解答の少なくともいずれかに基づいて、前記学習者の習熟度を更新する習熟度更新部、
をさらに備える請求項4に記載の学習支援システム。 - 所定の問題に対する目標点を特定する目標点特定部と、
特定された前記目標点と、前記所定の問題に対する学習者の解答結果と、に基づいて、前記第1問題を特定する問題特定部と、
をさらに備える請求項1乃至7のいずれか一項に記載の学習支援システム。 - コンピュータが、
第1問題に対する学習者の解答を取得する取得ステップと、
前記解答が正解か否かを判定する解答判定ステップと、
前記解答判定ステップにおいて不正解と判定された場合、不正解に関する傾向を特定する傾向特定ステップと、
特定された前記不正解に関する傾向に基づいて、前記第1問題に関連する第2問題を所定の手段で特定する学び方モデルを選定する学び方モデル選定ステップと、
選定された前記学び方モデルで特定された前記第2問題を、前記学習者に対して出力する出力ステップと、
を実行する学習支援方法。 - コンピュータに、
第1問題に対する学習者の解答を取得させることと、
前記解答が正解か否かを判定させることと、
不正解と判定された場合、不正解に関する傾向を特定させることと、
特定された前記不正解に関する傾向に基づいて、前記第1問題に関連する第2問題を所定の手段で特定する学び方モデルを選定させることと、
選定された前記学び方モデルで特定された前記第2問題を、前記学習者に対して出力させることと、
を実現させるプログラム。
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